[发明专利]使用单隐层解决非线性问题的BP神经网络分类方法在审
| 申请号： | 201610777655.9 | 申请日： | 2016-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN106408085A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 崔维力;赵伟;李淼 | 申请（专利权）人： | 天津南大通用数据技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300384 天津市西青区华苑产*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种使用单隐层解决非线性问题的BP神经网络分类方法及分类器，包括建立BP神经网络模型，其中，所述BP神经网络模型采用单隐层前馈网络；对BP神经网络模型的输入端的权重参数进行优化；输入数据至所述BP神经网络模型与优化后的权重参数进行联合计算，最终在所述BP神经网络模型的输出端实现对数据的分类识别。本发明可以减小使用多隐层解决非线性可分问题所带来的资源消耗大，计算代价大等问题，提高神经网络的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 单隐层 解决 非线性 问题 bp 神经网络 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种使用单隐层解决非线性问题的BP神经网络分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，建立BP神经网络模型，其中，所述BP神经网络模型采用单隐层前馈网络；步骤S2，对BP神经网络模型的输入端的权重参数进行优化；步骤S3，输入数据至所述BP神经网络模型与步骤S2中优化后的权重参数进行联合计算，最终在所述BP神经网络模型的输出端实现对数据的分类识别。
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